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	<title>单字符串查询 | Elasticsearch: 权威指南 | Elastic</title>
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                            <div style="color:gray; word-break: break-all; font-size:12px;">原文地址: <a href="https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/_single_query_string.html" rel="nofollow">https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/_single_query_string.html</a>, 版权归 www.elastic.co 所有<br/>
                            英文版地址: <a href="https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/guide/current/_single_query_string.html" rel="nofollow">https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/guide/current/_single_query_string.html</a>
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<b>请注意:</b><br>本书基于 Elasticsearch 2.x 版本，有些内容可能已经过时。
</div>
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</div>
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</div>
<div class="section">
<div class="titlepage"><div><div>
<h2 class="title">
<a id="_single_query_string"></a>单字符串查询<a class="edit_me edit_me_private" rel="nofollow" title="Editing on GitHub is available to Elastic" href="https://github.com/elasticsearch-cn/elasticsearch-definitive-guide/edit/cn/110_Multi_Field_Search/10_Single_query_string.asciidoc">edit</a>
</h2>
</div></div></div>
<p><code class="literal">bool</code> 查询是多语句查询的主干。它的适用场景很多，特别是当需要将不同查询字符串映射到不同字段的时候。</p>
<p>问题在于，目前有些用户期望将所有的搜索项堆积到单个字段中，并期望应用程序能为他们提供正确的结果。有意思的是多字段搜索的表单通常被称为 <em>高级查询 （Advanced Search）</em> —— 只是因为它对用户而言是高级的，而多字段搜索的实现却非常简单。</p>
<p>对于多词（multiword）、多字段（multifield）查询来说，不存在简单的 <em>万能</em> 方案。为了获得最好结果，需要 <em>了解我们的数据</em> ，并了解如何使用合适的工具。</p>
<div class="section">
<div class="titlepage"><div><div>
<h3 class="title">
<a id="know-your-data"></a>了解我们的数据<a class="edit_me edit_me_private" rel="nofollow" title="Editing on GitHub is available to Elastic" href="https://github.com/elasticsearch-cn/elasticsearch-definitive-guide/edit/cn/110_Multi_Field_Search/10_Single_query_string.asciidoc">edit</a>
</h3>
</div></div></div>
<p>当用户输入了单个字符串查询的时候，通常会遇到以下三种情形：</p>
<div class="variablelist">
<dl class="variablelist">
<dt>
<span class="term">
最佳字段
</span>
</dt>
<dd>
当搜索词语具体概念的时候，比如 “brown fox” ，词组比各自独立的单词更有意义。像 <code class="literal">title</code> 和 <code class="literal">body</code> 这样的字段，尽管它们之间是相关的，但同时又彼此相互竞争。文档在 <em>相同字段</em> 中包含的词越多越好，评分也来自于 <em>最匹配字段</em> 。
</dd>
<dt>
<span class="term">
多数字段
</span>
</dt>
<dd>
<p>为了对相关度进行微调，常用的一个技术就是将相同的数据索引到不同的字段，它们各自具有独立的分析链。</p>
<p>主字段可能包括它们的词源、同义词以及 <em>变音词</em> 或口音词，被用来匹配尽可能多的文档。</p>
<p>相同的文本被索引到其他字段，以提供更精确的匹配。一个字段可以包括未经词干提取过的原词，另一个字段包括其他词源、口音，还有一个字段可以提供 <a class="xref" href="proximity-matching.html" title="近似匹配">词语相似性</a> 信息的瓦片词（shingles）。</p>
<p>其他字段是作为匹配每个文档时提高相关度评分的 <em>信号</em> ， <em>匹配字段越多</em> 则越好。</p>
</dd>
<dt>
<span class="term">
混合字段
</span>
</dt>
<dd>
<p>对于某些实体，我们需要在多个字段中确定其信息，单个字段都只能作为整体的一部分：</p>
<div class="ulist itemizedlist">
<ul class="itemizedlist">
<li class="listitem">
Person： <code class="literal">first_name</code> 和 <code class="literal">last_name</code> （人：名和姓）
</li>
<li class="listitem">
Book： <code class="literal">title</code> 、 <code class="literal">author</code> 和 <code class="literal">description</code> （书：标题、作者、描述）
</li>
<li class="listitem">
Address： <code class="literal">street</code> 、 <code class="literal">city</code> 、 <code class="literal">country</code> 和 <code class="literal">postcode</code> （地址：街道、市、国家和邮政编码）
</li>
</ul>
</div>
<p>在这种情况下，我们希望在 <em>任何</em> 这些列出的字段中找到尽可能多的词，这有如在一个大字段中进行搜索，这个大字段包括了所有列出的字段。</p>
</dd>
</dl>
</div>
<p>上述所有都是多词、多字段查询，但每个具体查询都要求使用不同策略。本章后面的部分，我们会依次介绍每个策略。</p>
</div>

</div>
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                        </div>
                    </div>
                </div>
            </section>
        </div>
    </section>
</div>
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